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搜索[向量检索]，共9850篇文章

向量嵌入：AutoGPT的幻觉解法？

通过将权威、可信的信息转换为向量，并将它们加载到向量数据库中，数据库能为LLM提供可靠的信息源，从而减少模型产生幻觉的可能性。

2023-04-25

StarRocks 技术内幕：向量化编程精髓

#02 向量化基础知识 — 在了解数据库如何向量化之前，我们先理解一些向量化的基础知识。

2022-08-18

Vearch —— 分布式向量搜索系统

Vearch 是一个分布式向量搜索系统，可以用来计算向量相似度，或用于机器学习领域，如：图像识别、视频识别或自然语言处理等各个领域。本系统基于 Faiss 实现，提供了快速的向量检索功能。

2021-10-23

基于典型相关分析的词向量

但这篇文章不深入讲 word2vec 的内容，而是看看另外一种词向量生成方式——基于典型相关分析的词向量。

2018-01-13

内容检索系统 WSCH 0.1.1 发布

当前版本v0.1.1，功能包含：全文检索支持带权限的检索，不同登录用户绑定不同检索内容支持可配置的多字段域查询同一个检索项目可对接多个业务系统，汇总多个系统的内容查询支持对内容进行多级分类索引

2022-04-11

基于 Milvus 的音频检索系统

在提取音频数据的特征向量后，我们可以通过 Milvus 实现高性能的特征向量分析。 Milvus特征向量检索引擎 Milvus[4] 是一款开源的向量相似度搜索引擎，可与多种 AI 模型相结合。

2021-03-16

Elasticsearch Sliced Scroll分页检索案例分享

Elasticsearch Sliced Scroll分页检索案例分享我们在文章《 Elasticsearch Scroll分页检索案例分享》中介绍了elasticsearch scroll的基本用法

2018-04-01

Elasticsearch使用REST API实现全文检索

通过rest api添加检索数据，阅读官方文档可以发现，elasticsearch支持动态映射，但是其中有不少问题，且听慢慢详解。

2017-12-04

VBA作为一种被用在Microsoft Office产品中的脚本语言，功能实际上是很强大的，这要归功于它继承了Visual Basic的很多优良传统，如我们可以在VBA工程中像VB 6一样引入类库或ActiveX控件。当然，你在VB 6中使用的组件或控件也完成可以在VBA中使用，例如日期输入组件。 VBA支持ADO，这也意味着我们可以在VBA中操作数据库，包括SQL Server、Access等。正因为如此，你可以尝试着在Excel中编写一个VBA程序来将Excel作为一个用于数据同步的中间件，该中间件可以用来同步应用程序与后台数据库中的数据，并在其中做一些处理。这是完全可以做到的！我在之前的一个项目中就曾做过这样的例子，我们甚至通过Excel同步了SQL Server和Sharepoint List之间的数据（这个我会在随后的一些中再做介绍）。 ADO的功能也很强大，我们可以在其中执行Windows脚本，经常使用的就是通过它来管理Windows Server的AD，如遍历AD中的账户，批量修改AD中的账户等，这已经没有什么好奇怪的了，你完全可以在Windows上使用记事本编写一个vbs脚本，然后直接使用它来管理你服务器上的AD，当然，基于安全考虑，这些都是需要适当的执行权限的。这些工作通过VBA也可以完成，并且在Excel中你会发觉有的时候很方便，如借用Excel现有的UI来展现所操作的数据；基于所查询的数据来生成图表；使用Excel提供的功能修改数据；遍历和组织数据的方便性等等... 下面我给出一个示例。在新的Sheet中添加一个ActiveX Button，然后添加下面的代码。 Private Sub CommandButton1_Click() On Error Resume Next Const ADS_SCOPE_SUBTREE = 2 Set objConnection = CreateObject ( " ADODB.Connection " ) Set objCommand = CreateObject ( " ADODB.Command " ) objConnection.Provider = " ADsDSOObject " objConnection.Open " Active Directory Provider " Set objCommand.ActiveConnection = objConnection objCommand.Properties( " Page Size " ) = 1000 objCommand.Properties( " Searchscope " ) = ADS_SCOPE_SUBTREE objCommand.CommandText = _ " SELECT Name FROM 'LDAP://dc=XXX,dc=com' WHERE objectCategory='user' " ' search all users from the domn XXX Set objRecordSet = objCommand.Execute objRecordSet.MoveFirst Dim currCell As Range Set currCell = Range( " A1 " ) Do Until objRecordSet.EOF currCell.Value = objRecordSet.fields( " Name " ).Value Set currCell = currCell.Offset( 1 , 0 ) objRecordSet.MoveNext Loop End Sub 代码中我使用了一个假象的域名称XXX，读者如果想要测试可将其改成真实的域名称。我们使用ADO对所指定的域进行了用户查询，并将域中所有用户的Name依次输出到Excel当前Sheet的第一列中，下面是输出结果的部分截图。有关如何通过脚本操作AD，读者可以参考一下Microsoft的官方文档http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/guide/sas_usr_ykxh.mspx?mfr=true 如果权限允许，稍微修改一下上面的代码，完全可以实现批量修改AD中的账户的功能，鉴于公司网络环境，这里不方便进行测试了，读者如果有条件可以自己尝试。本文转自Jaxu博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/jaxu/archive/2009/06/18/1505849.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-13

Elasticsearch 9.3 增加 bfloat16 向量支持

这有可能将你的向量数据存储减半，并且在大多数使用场景下，对召回率和运行时性能的影响都非常小。

2026-03-03

VexDB：源于清华的向量数据库

https://vexdb.com/ VexDB VexDB 是一款融合关系型数据库能力与多路语义检索能力的向量数据库。

2025-09-09

Elasticsearch：在向量搜索中使用 Direct IO

向量重新排序的工作原理一个 HNSW 量化向量索引会存储：用于在向量空间中导航的 HNSW 图以位形式存储的量化向量数据以 32 位浮点数存储的原始向量数据当执行近似 kNN 搜索时，会先通过

2025-08-15

得物向量数据库落地实践

二、认识向量数据库向量数据来源和存储一般向量数据库中向量的来源是将图片、音频、视频、文本等非结构化数据，将这些非结构化数据通过对应的量化算法计算出一个多维度的向量（生产使用一般向量维度会大于512）

2025-08-01

超越向量：带 Agents 的智能混合搜索

我已经为所有文章的文本内容生成了嵌入向量，现在我希望使用它进行检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），就像你所做的那样。

2025-03-19

详解数仓的向量化执行引擎

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》，作者： yd_212508532。

2024-04-25

Elasticsearch：向量相似度计算 - 可笑的速度

作者：Chris Hegarty 任何向量数据库的核心都是距离函数，它确定两个向量的接近程度。这些距离函数在索引和搜索期间执行多次。

2024-03-04

【NLP系列】Bert词向量的空间分布

问题分析为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点？

2023-03-15

自然语言处理——文本向量化(二)

一．摘要本次分享内容是基于上篇文本向量方法的继续，上次内容中，主要分享了文本向量化的两种方法：词袋模型表示方法和基于深度学习词向量方法。

2022-01-26

Apache Spark 3.0 中的向量化 IO

这篇博客文章概述了 SparkR 中 Spark 和 R 的交互，并对比了没有向量化执行和有向量化执行的性能差异。

2020-07-16

spark 类标签的稀疏特征向量

一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法密集：[1.0,0.0,3.0] 其和一般的数组无异稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含义(向量大小，序号，值) 序号从

2017-11-15

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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